在R语言中，可以使用BNlearn和gRain包来解决贝叶斯网络的pEvidence问题。

首先，我们需要安装和加载BNlearn和gRain包：

install.packages("BNlearn")
install.packages("gRain")

library(BNlearn)
library(gRain)

接下来，我们可以使用BNlearn包来构建贝叶斯网络。下面是一个简单的贝叶斯网络示例：

data("asia")
bn <- hc(asia)

在贝叶斯网络中，pEvidence问题是指给定数据集和模型，计算数据集的边际概率（evidence）的问题。可以使用gRain包中的pEvidence函数来解决此问题：

evidence <- pEvidence(bn, asia)

这将计算数据集"asia"的边际概率，并存储在evidence变量中。

完整的代码示例：

install.packages("BNlearn")
install.packages("gRain")

library(BNlearn)
library(gRain)

data("asia")
bn <- hc(asia)

evidence <- pEvidence(bn, asia)

在这个示例中，我们使用了BNlearn包中的hc函数来构建亚洲贝叶斯网络模型，并使用gRain包中的pEvidence函数计算了数据集"asia"的边际概率。